Audit d’une base de documents étiquetée
Résumé
Dans cet article, déjà présenté à ICDAR 2015, nous nous intéressons à l’étiquetage
d’une base d’images de documents dans un contexte industriel. Nous travaillons plus particu-
lièrement sur l’évaluation de la qualité d’un étiquetage préexistant. Dans la plupart des cas
pratiques, un opérateur étiquette manuellement une base d’images de documents en parcourant
séquentiellement les vignettes correspondant aux images. Cette tâche est très répétitive ; de plus
le plan de classement définissant les noms et le nombre des classes est souvent incomplet, ce qui
conduit à de nombreuses erreurs d’étiquetage. La question est alors d’évaluer si la qualité d’un
lot étiqueté est suffisante pour qu’il soit accepté. Notre objectif est de faciliter et d’accélérer cette
évaluation qui prend en pratique plus de 1, 5 fois le temps nécessaire à l’étiquetage lui-même.
Nous proposons un outil interactif pour visualiser les données sous la forme d’un graphe. Ce
graphe met en évidence les similarités entre documents ainsi que la qualité de l’étiquetage. Nous
définissons des critères sur le graphe qui caractérisent les trois types d’erreur qu’un opérateur
peut faire : une image est mal étiquetée, une classe devrait être découpée en sous-classes plus
pertinentes, plusieurs classes devraient être fusionnées en une seule. Ceci nous permet de focali-
ser l’attention de l’utilisateur sur de potentielles erreurs. Il peut alors plus facilement compter
les erreurs d’étiquetage et valider (ou pas) une qualité d’étiquetage conforme aux attentes.
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